(57)【要約】【課題】  検索クエリが複数のキーワードで構成され、HTMLやXMLのような構造を有する検索対象テキストであっても検索結果のランキングを可能にする。【解決手段】  本発明は、構造付きテキスト集合の検索において、入力された検索クエリ中のキーワード群の近接性を用いて検索結果のランキングを行う際に、テキスト構造の意味を元にキーワード間の距離を評価し、その距離を用いてキーワード間の近接性を求め、検索クエリ中のキーワードのテキスト全体での出現回数と当該キーワードのテキスト内での出現回数に基づいて該検索クエリに対するテキストの関連性を評価し、キーワード間の近接性とテキストの関連性から文書スコアを算出し、検索結果のランキングを行う。【選択図】  図１
2010282480.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ内部に存在、もしくは、コンピュータネットワークを介してアクセスできるテキストの集合から、テキストの内容を指定するキーワード群からなる検索クエリを指定して、該クエリを満たすテキストを検索する装置における、検索結果ランキング方法において、
入力された検索クエリに基づいて、検索対象となる、コンピュータ内部に存在、もしくは、コンピュータネットワークを介してアクセスできるテキストのうち、タイトルや本文、章や節などの構造を持つテキストの集合を格納するテキストデータベース（ＤＢ）を検索し、検索結果テキストＩＤからなる検索結果集合を取得する検索ステップと、
前記検索結果テキストＩＤと前記検索クエリに基づいて前記テキストＤＢを参照し、該検索クエリ中の個々のキーワードが、テキスト内のどの構造に出現するかを特定するキーワード出現構造特定ステップと、
キーワード構造特定ステップで得られたキーワードの出現構造に基づいて、前記テキストＤＢ、及び、キーワードのペアの出現するそれぞれのテキスト内での構造関係に対するキーワード間の距離情報を格納した構造関係ＤＢを参照し、キーワード間の距離情報を取得し、該キーワード間の距離情報に基づいて、キーワードの近接性を評価する近接性評価ステップと、
前記テキストＤＢを参照して、前記検索クエリ中のキーワードのテキスト全体での出現回数、及び、テキスト内での出現回数に基づいて、該検索クエリに対するテキストの関連性を評価する内容条件関連性評価ステップと、
前記近接性評価ステップによるキーワードの近接性の評価結果及び前記内容条件関連性評価ステップによるテキストの関連性の評価結果に基づいて、前記テキストのランキングを行う検索結果ランキングステップと、
を行うことを特徴とする検索結果ランキング方法。
【請求項２】
コンピュータ内部に存在、もしくは、コンピュータネットワークを介してアクセスできるテキストの集合から、テキストの内容を指定するキーワード群からなる検索クエリを指定して、該クエリを満たすテキストを検索する検索結果ランキング装置であって、
検索対象となる、コンピュータ内部に存在、もしくは、コンピュータネットワークを介してアクセスできるテキストのうち、タイトルや本文、章や節などの構造を持つテキストの集合を格納するテキストデータベース（ＤＢ）と、
キーワードのペアの出現するそれぞれのテキスト内での構造関係に対するキーワード間の距離情報を格納した構造関係ＤＢと、
入力された検索クエリに基づいて、前記テキストＤＢを検索し、検索結果テキストＩＤからなる検索結果集合を取得する検索手段と、
前記検索結果テキストＩＤと前記検索クエリに基づいて前記テキストＤＢを参照し、該検索クエリ中の個々のキーワードが、テキスト内のどの構造に出現するかを特定するキーワード出現構造特定手段と、
キーワード構造特定手段で得られたキーワードの出現構造に基づいて、前記テキストＤＢ、及び、前記構造関係ＤＢを参照し、キーワード間の距離情報を取得し、該キーワード間の距離情報に基づいて、キーワードの近接性を評価する近接性評価手段と、
前記テキストＤＢを参照して、前記検索クエリ中のキーワードのテキスト全体での出現回数、及び、テキスト内での出現回数に基づいて、該検索クエリに対するテキストの関連性を評価する内容条件関連性評価手段と、
前記近接性評価手段によるキーワードの近接性の評価結果及び前記内容条件関連性評価手段によるテキストの関連性の評価結果に基づいて、前記テキストのランキングを行う検索結果ランキング手段と、
を有することを特徴とする検索結果ランキング装置。
【請求項３】
請求項２に記載の検索結果ランキング装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための検索結果ランキングプログラム。
【請求項４】
請求項３に記載の検索結果ランキングプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索結果ランキング方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体に係り、特に、コンピュータ内部に存在、もしくは、コンピュータネットワークを介してアクセスできるテキスト集合の検索において、検索クエリが複数のキーワードで構成されていて、かつ、テキストがHTMLやXMLのように構造を持っている場合に検索結果のランキングを行うための検索結果ランキング方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数のキーワードが検索クエリとして指定された場合の検索結果ランキング方法として、それらのキーワード間のテキスト内での距離が近接しているテキストを優先的に提示しようとする方法（以下、「第１の方法」と記す）がある（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
第１の方法は、検索クエリ中のキーワードが近接して出現するテキストは、それら検索クエリとより関連するテキストだろうという考えに基づいている。以下に例を挙げて説明する。
【０００４】
「横浜  ラーメン」という検索クエリで検索している場合、検索者は"「横浜」の「ラーメン」"について言及しているテキストを求めていると考えられる。しかしながら、キーワードの近接性を考慮しない場合には、"「東京」の「ラーメン」"と"「横浜」の「シュウマイ」"の両方に言及しているテキストのように、「横浜」及び「ラーメン」のそれぞれについては言及しているが、"「横浜」の「ラーメン」"には言及していない文書も検索結果上位に提示される可能性がある。
【０００５】
このような場合に、キーワードのテキスト中での近接性を考慮することで、より検索者の意図にあった結果を提示できる可能性が高くなる。
【０００６】
また、XML-IRの分野では、HTML等のタグ付テキスト内で２つのキーワード間の距離を算出する際に、キーワード間にタグが存在する場合、単純な距離と、タグに対して与える仮想的な距離からキーワード間の距離を評価し、その距離に基づいて検索結果をランキングする方法（以下、「第２の方法」と記す）が提案されている（例えば、非特許文献２参照）。HTMLの＜font＞タグのように装飾をするためのタグの場合にはその距離を０もしくは十分小さい値とし、＜h1＞や<div＞等の分の構造を規定し、領域の境界を明確にするようなタグの場合にはその距離を大きめに設定している。
【０００７】
これにより、文書の構造を考えた上で、検索クエリ中の検索キーワード群と関連性が高い検索結果を取得することが可能となる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Tao, T. and Zhai, C.: An exploration of proximity measures in information retrieval, in SIGIR '07, pp. 295-302 (2007).
【非特許文献２】Broschart, A. and Schenkel, R.: Proximity-aware scoring for XML retrieval, in SIGIR '08, pp. 845-846 (2008).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記の第１の方法では、テキストに構造がある場合、近接性を正確に評価することができないという問題がある。
【００１０】
例えば、以下のような一部内容の順番が入れ替わった２つの構造付きのテキストを考える。
【００１１】
・テキスト１
<doc>
<title>ラーメン</title>
<body>
○神奈川
横浜では家系が有名。横浜駅近くにある○○家を源流とし
横浜市周辺を中心に…
○東京
和風だしを元にした醤油ベースのスープに、中細のちぢれ
麺が特徴…
</body>
</doc>
・テキスト２
<doc>
<title>ラーメン<title>
<body>
○東京
和風だしを元にした醤油ベースのスープに、中細のちぢれ
麺が特徴…
○神奈川
横浜では家系が有名。横浜駅近くにある○○家を源流とし
横浜市周辺を中心に…
</body>
</doc>
第１の方法では、テキストの構造（タグの情報）は考慮しないため、タグは空白もしくは存在しないものとして扱われる。ここで「横浜 ラーメン」というクエリで検索された場合、テキスト１のキーワード間（「横浜」と「ラーメン」の間）の距離はテキスト２のキーワード間の距離より小さいと判断され、テキスト１を優先的に提示しようとする。
【００１２】
しかしながら、テキストの内容を考えると、これらのテキストの優先度に大きな差があるべきではないと思われる。
【００１３】
一方、二つ目に挙げた第２の方法では、テキストの構造を意識して近接性を評価することができるが、上記と同様の問題が生じる。
【００１４】
上記の２つのテキストを考えた場合、それぞれのタグにどのような距離を与えたとしてもテキスト１のキーワード間の距離は、テキスト２のキーワード間の距離より小さくなる。</title>や<body>タグに対して大きな距離を与えることで、２つのテキスト中でのキーワード間の距離を限りなく同一に近づけることも可能であるが、それはキーワード間の距離（例では「ラーメン」と「横浜」の距離」）を過剰に大きく評価することとなり、関連する構造に存在するキーワード間の関係を正しく評価しようという目的に反し、検索精度の低下につながる可能性がある。
【００１５】
第２の方法が、構造を意識しながらも、うまく作用しない原因は、この手法が基本的にはテキスト中の距離を元にした手法であるためと考えられる。構造付きテキストの場合、上記の例示したテキスト１，２のタイトル文と本文の内容のように、単純な距離は離れていたとしても関連性があることもあり、このような場合に、当該第２の方法では適切な検索結果ランキングができない場合がある。
【００１６】
以上示したように、従来手法では構造付きテキスト中でのキーワード間の意味的な近接性を、文意に合うように評価することができない。
【００１７】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、構造化テキストの検索において、検索クエリで指定されたキーワード間の距離がテキスト中で遠くとも、テキストの構造を元に意味的に近いと考えられる場合には、それらのキーワードの距離を近いと見做すことができ、そのような文書を検索結果上位に提示することが可能な検索結果ランキング方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することを目的とする。 
【課題を解決するための手段】
【００１８】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１９】
本発明（請求項１）は、コンピュータ内部に存在、もしくは、コンピュータネットワークを介してアクセスできるテキストの集合から、テキストの内容を指定するキーワード群からなる検索クエリを指定して、該クエリを満たすテキストを検索する装置における、検索結果ランキング方法において、
入力された検索クエリに基づいて、検索対象となる、コンピュータ内部に存在、もしくは、コンピュータネットワークを介してアクセスできるテキストのうち、タイトルや本文、章や節などの構造を持つテキストの集合を格納するテキストデータベース（ＤＢ）を検索し、検索結果テキストＩＤからなる検索結果集合を取得する検索ステップ（ステップ１）と、
検索結果テキストＩＤと検索クエリに基づいてテキストＤＢを参照し、該検索クエリ中の個々のキーワードが、テキスト内のどの構造に出現するかを特定するキーワード出現構造特定ステップ（ステップ２）と、
キーワード構造特定ステップで得られたキーワードの出現構造に基づいて、テキストＤＢ、及び、キーワードのペアの出現するそれぞれのテキスト内での構造関係に対するキーワード間の距離情報を格納した構造関係ＤＢを参照し、キーワード間の距離情報を取得し、該キーワード間の距離情報に基づいて、キーワードの近接性を評価する近接性評価ステップ（ステップ３）と、
テキストＤＢを参照して、検索クエリ中のキーワードのテキスト全体での出現回数、及び、テキスト内での出現回数に基づいて、該検索クエリに対するテキストの関連性を評価する内容条件関連性評価ステップ（ステップ４）と、
近接性評価ステップによるキーワードの近接性の評価結果及び内容条件関連性評価ステップによるテキストの関連性の評価結果に基づいて、テキストのランキングを行う検索結果ランキングステップ（ステップ５）と、を行う。
【００２０】
図２は、本発明の原理構成図である。
【００２１】
本発明（請求項２）は、コンピュータ内部に存在、もしくは、コンピュータネットワークを介してアクセスできるテキストの集合から、テキストの内容を指定するキーワード群からなる検索クエリを指定して、該クエリを満たすテキストを検索する検索結果ランキング装置であって、
検索対象となる、コンピュータ内部に存在、もしくは、コンピュータネットワークを介してアクセスできるテキストのうち、タイトルや本文、章や節などの構造を持つテキストの集合を格納するテキストデータベース（ＤＢ）１０７と、
キーワードのペアの出現するそれぞれのテキスト内での構造関係に対するキーワード間の距離情報を格納した構造関係ＤＢ１０８と、
入力された検索クエリに基づいて、テキストＤＢ１０７を検索し、検索結果テキストＩＤからなる検索結果集合を取得する検索手段１０１と、
検索結果テキストＩＤと検索クエリに基づいてテキストＤＢ１０７を参照し、該検索クエリ中の個々のキーワードが、テキスト内のどの構造に出現するかを特定するキーワード出現構造特定手段１０５と、
キーワード構造特定手段１０５で得られたキーワードの出現構造に基づいて、テキストＤＢ１０７、及び、構造関係ＤＢ１０８を参照し、キーワード間の距離情報を取得し、該キーワード間の距離情報に基づいて、キーワードの近接性を評価する近接性評価手段１０４と、
テキストＤＢ１０７を参照して、検索クエリ中のキーワードのテキスト全体での出現回数、及び、テキスト内での出現回数に基づいて、該検索クエリに対するテキストの関連性を評価する内容条件関連性評価手段１０３と、
近接性評価手段１０４によるキーワードの近接性の評価結果及び内容条件関連性評価手段１０３によるテキストの関連性の評価結果に基づいて、テキストのランキングを行う検索結果ランキング手１０２段と、を有する。
【００２２】
本発明（請求項３）は、請求項２に記載の検索結果ランキング装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための検索結果ランキングプログラムである
本発明（請求項４）は、請求項３に記載の検索結果ランキングプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２３】
上記のように本発明によれば、構造付きテキスト集合の検索において、入力された検索クエリ中のキーワード群の近接性を用いて検索結果のランキングを行う際に、テキスト構造の意味を元にキーワード間の距離を評価し、その距離を用いて近接性及びそれを用いた文書スコアの算出を行うことにより、構造化テキストの検索において、検索クエリで指定されたキーワード間の距離がテキスト中で単純に遠くとも、テキストの構造を元に意味的に近いと考えられる場合にはそれらのキーワードの距離を近いと見做すことができたり、その逆に単純には近くとも、構造的に遠いと考えられる場合には遠いと見做したりすることで、検索精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態における検索結果ランキング装置の構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態におけるキーワードの出現パターンの例である。
【図５】本発明の一実施の形態におけるテキストＤＢの内容例である。
【図６】本発明の一実施の形態における構造関係ＤＢの内容例である。
【図７】本発明の一実施の形態における一連の動作のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２６】
図３は、本発明の一実施の形態における検索結果ランキング装置の構成を示す。
【００２７】
同図に示す検索結果ランキング装置は、検索アプリケーション１、検索管理部２、検索部１０１、検索結果ランキング部１０２、内容条件関連性評価部１０３、近接性評価部１０４、キーワード出現構造特定部１０５、検索結果生成部１０６、テキストＤＢ１０７、構造関係ＤＢ１０８から構成される。
【００２８】
検索アプリケーション１は、ユーザとのインタフェースであり、ユーザから検索クエリの入力を受け付け、検索管理部１０２にアクセスし、得られた検索結果をユーザに提示する。
【００２９】
検索管理部２は、検索アプリケーション１から検索クエリを受け付け、検索部１０１、検索結果ランキング部１０２、検索結果生成部１０６を利用して検索結果を生成し、検索アプリケーション１へ返却する。
【００３０】
検索部１０１は、検索管理部２を経由して受け付けた検索クエリを元に、テキストＤＢ１０７にアクセスし、検索クエリ中のキーワードを含むテキスト集合（検索結果テキストＩＤ集合）を特定し、検索管理部２に返却する。
【００３１】
検索結果ランキング部１０２は、検索管理部２を経由して受け付けた検索結果集合（検索結果テキストについてスコアを付与し、ランキング結果を検索管理部２に返却する。テキストのスコアを算出する際は、内容条件関連性評価部１０３に対して検索クエリと検索部１０１で特定したテキストＩＤを送信し、検索クエリとテキストの関連性を評価する関連性スコアを受け取り、また、近接性評価部１０４に対して検索クエリと検索部１０１で特定したテキストＩＤを送信し、該テキスト内での検索クエリ中のキーワード間の関連性を評価する近接性スコアを受け取り、これら２つのスコアを統合する形でテキストのスコアを算出する。以下に、スコア算出式の一例を示す。
【００３２】
Score(d,q)=Content_Score(d,q)+Proximity_Score(d,q)          （１）
ここで、Score(d,q)は、テキストｄのクエリｑに対するスコアである。また、Content_Score(d,q)は関連性スコア、Proximity_Score(d,q)は近接性スコアである。
【００３３】
内容条件関連性評価部１０３は、検索結果ランキング部１０２から検索クエリとテキストＩＤを受け付け、該テキストの検索クエリに対する関連性（関連性スコア）を評価し、検索結果ランキング部１０２に返却する。
【００３４】
なお、関連性スコアとしてはBM25（Okapi at TREC-4, SE Robertson, S Walker, S Jones, MM Hancock, Proceedings of the Fourth Text Retrieval Conference, 1996．）や、TF-IDF(Term Weighting Approaches in Automatic Text Retrieval, G Salton, C Buckey, 1987, http://dspace.library. cornell.edu/bitstream/1813/6721/2/87-881.ps)等の指標を利用することが考えられる。
【００３５】
テキストの情報を取得する際には、テキストＩＤを元にテキストＤＢ１０７にアクセスし、検索クエリ中のキーワードがテキスト全体で出現する回数及び該テキスト中での出現回数を取得する。
【００３６】
近接性評価部１０４は、検索結果ランキング部１０２からテキストＩＤと検索クエリを受け付け、検索クエリ中のキーワード間の該テキスト中での近接性（近接性スコア）を評価し、検索結果ランキング部１０２に返却する。
【００３７】
テキストの近接性スコアは、検索クエリ中のキーワードのペアのテキスト内での近接性を元に算出する。
【００３８】
以下に、テキストの近接性スコアの算出方法の例を示す。
【００３９】
ここでは、検索対象のテキストが、タイトルと本文という構造を持つテキストだった場合について考える。また、検索クエリは「キーワードＡ」及び「キーワードＢ」で構成されていたとする。この場合に、「キーワードＡ」と「キーワードＢ」がテキスト内で出現するパターンは図４に示す４つのパターンが考えられる。それぞれのキーワードが出現する構造の特定には、テキストＩＤと検索クエリをキーワード出現構造特定部１０５に送信し、取得する。
【００４０】
このうち、両方のキーワードが同じ構造中に出現する場合（ＴＴ，ＢＢ）にはキーワードＡ，Ｂ間の距離は単純な距離で求められ、以下の式で求める。
【００４１】
dist(A,B)=│pos(A)-pos(b)│                    （２）
ここで、pos(x)はテキスト中でのキーワードの位置を示す関数である。pos(x)はテキストＤＢ１０７へアクセスし、タイトル及び本文を取得し、それらのテキスト情報を走査することで得られる。
【００４２】
一方、両方のキーワードが別の構造中に出現する場合（ＴＢ，ＢＴ）はテキスト構造を考慮しようとすると、上記のように直接dist(A,B)を算出できず、構造の意味を考慮する必要がある。この場合には、予め決められた構造間の関係に基づく距離をキーワード間の距離とする。
【００４３】
dist(A,B)=L(structure(A), structure(B))          （３）
structure(x)はキーワードｘが出現するテキスト中の構造を示し、L(y,z)はそれぞれのキーワードが構造ｙとｚに存在した場合の意味的な距離を与える関数である。この関数で返す値は予め決定されているものとし、その値は構造関係ＤＢ１０８に設定されているものとする。
【００４４】
この距離及びそれぞれのキーワードの重みを元にキーワードペア間の近接性を算出する式を以下に示す。
【００４５】
【数１】
2010282480.tif 000003
Weight(x)はキーワードｘの重みを示す。この重みにはIDF（文書頻度の逆数）等が利用される。
【００４６】
そして、上記スコアを元にしたテキストｄの検索クエリｑに対する近接性スコアの算出式の例を以下に示す。
【００４７】
【数２】
2010282480.tif 000004
ここで、Jd,qは、テキストｄ中に含まれる全ての検索クエリｑ中のキーワードを示す集合である。式（５）では、テキスト中に出現する全ての検索キーワードペアに対する近接性スコアを加算し、テキストの近接性スコアとしている。他の例として、最大のスコアのみを採用する方法や、平均値を採用する方法も考えられる。
【００４８】
検索クエリが「キーワードＡ キーワードＢ」であり、キーワードＡとキーワードＢがテキスト中でそれぞれ一回のみしか出現しない場合には、該テキストの近接性スコアProxWeight(d,q)は、キーワードＡとキーワードＢの近接性スコアProx(A,B)と等しい。
【００４９】
キーワード出現構造特定部１０５は、近接性評価部１０４からテキストＩＤと検索クエリの情報を受け取り、検索クエリ中のキーワードが出現するテキスト中での構造（タイトルにあるのか、本文にあるのか）を特定し、検索クエリ中のキーワードの出現する構造を返却する。この機能では、検索クエリ中のキーワードのテキスト中での出現位置を特定するため、テキストＤＢ１０７にアクセスし、本文及びタイトルの情報を取得し、それらを走査する。
【００５０】
検索結果生成部１０６は、検索管理部２を経由して、ユーザに返却すべき優先度付けされた検索結果のテキストＩＤの集合を取得し、ユーザに提示すべきタイトルやスニペットをテキストＤＢ１０７の情報を利用し生成する。生成した結果を元にユーザに提示する検索結果を生成し、検索管理部２に返却する。
【００５１】
テキストＤＢ１０７は、検索対象のテキストのタイトル本文などの情報を格納、管理するデータベースである。データベースの検索機能を利用することで、指定されたキーワードが出現する文書の頻度や指定されたテキスト中でのキーワードの出現回数を提示することを可能とする。当該テキストＤＢ１０７の内容例を図５に示す。
【００５２】
構造関係ＤＢ１０８は、キーワードペアの出現するそれぞれのテキスト内での構造の関係に対して式（３）におけるＬ（ｙ，ｚ）の値を格納するデータベースである。当該構造関係ＤＢ１０８の内容例を図６に示す。同図（Ａ）は、検索対象のテキストがタイトルと本文のみの構造を持つ場合の設定例であり、同図（Ｂ）は、検索対象のテキストがタイトルと本文を持ち、かつ、sectionを持つ場合の設定例である。
【００５３】
次に、上記の構成における一連の動作を説明する。
【００５４】
ステップ１０１）  検索アプリケーションを経由して、ユーザから検索クエリを受け取り、検索管理部２に送信する。
【００５５】
ステップ１０２）  検索管理部２は、検索部１０１に検索クエリを送信する。
【００５６】
ステップ１０３）  検索部１０１は、テキストＤＢ１０７にアクセスし、検索クエリに基づいて、条件に適合する検索結果集合（検索結果テキストＩＤ集合）を取得し、検索管理部２に返信する。
【００５７】
ステップ１０４）  検索管理部２は、検索結果ランキング部１０２に検索クエリと検索結果テキストＩＤ集合を送信する。
【００５８】
ステップ１０５）  検索結果ランキング部１０２は、内容条件関連性評価部１０３、近接性評価部１０４に検索クエリと検索結果テキストＩＤを渡す。
【００５９】
ステップ１０６）  近接性評価部１０４では、検索結果ランキング部１０２から受け取ったテキストＩＤと検索クエリの情報をキーワード出現構造特定部１０５に送信する。
【００６０】
ステップ１０７）  キーワード出現構造特定部１０５では、受け取ったテキストＩＤと検索クエリの情報を元にテキストＤＢ１０７にアクセスし、本文、タイトルを取得し、それらを利用して該テキスト中での検索クエリ中のキーワードが出現する構造を特定し、それぞれのキーワードが出現する構造を近接性評価部１０４に送信する。
【００６１】
ステップ１０８）  近接性評価部１０４では、キーワード出現構造特定部１０５から受け取ったキーワードの出現構造を元にテキストＤＢ１０７、構造関係ＤＢ１０８にアクセスし、キーワード間の距離情報を取得し、それを元にキーワードの近接性スコアの算出、及び、それを利用したテキストの近接性スコア算出を行い、テキストＩＤに近接性スコアを関連付け、検索結果ランキング部１０２に返す。
【００６２】
ステップ１０９）  内容条件関連性評価部１０３では、ステップ１０５において検索結果ランキング部１０２から受け取った検索結果テキストＩＤと検索クエリの情報を元にテキストＤＢ１０７にアクセスし、検索クエリ中のキーワードのテキスト全体での出現回数及び該テキスト中での出現回数を取得し、テキストと検索クエリの関連性スコアを算出し、テキストＩＤに関連性スコアを関連付け、検索結果ランキング部１０２に返す。
【００６３】
ステップ１１０）  検索結果ランキング部１０２は、関連性スコア、近接性スコアを元に該テキストのスコアを算出する。
【００６４】
ステップ１１１）  全ての文書のスコアの計算が終了すれば、ステップ１１２に移行し、終了しなければ、ステップ１０５に移行する。
【００６５】
ステップ１１２）  全てのテキストのスコアを元に検索結果のテキストＩＤ集合を優先度付けし、優先度付き検索結果テキストＩＤ集合を検索管理部２に返却する。
【００６６】
ステップ１１３）  検索管理部２は、優先度付けされた検索結果テキストＩＤ集合を元にユーザに返却するテキストを特定し、検索結果生成部１０６へそのテキストＩＤの集合を送信する。
【００６７】
ステップ１１４）  検索結果生成部１０６は、検索管理部２から受け取ったテキストＩＤの集合を元に、ユーザに返却する検索結果のタイトル、スニペットを、テキストＤＢ１０７から本文、タイトルを取得して生成し、検索管理部２に返却する。
【００６８】
ステップ）１１５  検索管理部２は、受け取った検索結果を検索アプリケーション１を介してユーザに返却する。
【００６９】
また、上記の図３に示す検索結果ランキング装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、検索結果ランキング装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００７０】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００７１】
なお、本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００７２】
１  検索アプリケーション
２  検索管理部
１０１  検索手段、検索部
１０２  検索結果ランキング手段、検索結果ランキング部
１０３  内容条件関連性評価手段、内容条件関連性評価部
１０４  近接性評価手段、近接性評価部
１０５  キーワード出現構造特定手段、キーワード出現構造特定部
１０６  検索結果生成部
１０７  テキストＤＢ
１０８  構造関係ＤＢ
【図１】
2010282480.tif 000005
【図２】
2010282480.tif 000006
【図３】
2010282480.tif 000007
【図４】
2010282480.tif 000008
【図５】
2010282480.tif 000009
【図６】
2010282480.tif 000010
【図７】
2010282480.tif 000011